蓝桥杯基础-003-Calc_Sum_N

本文介绍了计算从1累加到n的两种不同编程实现:一是利用数学公式直接计算,二是通过递归方式逐步累加。前者适用于快速求解,后者有助于理解递归原理。

题意

求1到n之和

代码1-公式法

import java.util.Scanner;

public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner keyin = new Scanner(System.in);
long n = keyin.nextLong();
System.out.println((1+n)*n/2);
}

}

代码2-递归写法

public static long calcSumN(long n){

if(n == 1) return 1;

else

return calcSumN(n-1)+n;

}

<think>我们正在分析一个C语言函数:static void sAD_Sample_Mov(SAMPLE_MOV_CALC *p) 根据函数名和参数类型(SAMPLE_MOV_CALC *p),我们可以推测这个函数可能与移动平均(Moving Average)或类似的滑动窗口计算有关。 由于没有给出函数体的具体代码,我们只能根据函数名称和参数类型进行推断。 函数名:sAD_Sample_Mov - static: 表示这个函数只在当前文件内可见。 - void: 无返回值。 - sAD: 可能表示某种前缀,比如可能是模块名或者特定功能缩写(例如,AD可能指Analog to Digital,模数转换)。 - Sample_Mov: 可能表示“移动采样”(Moving Sample),即滑动窗口的采样。 参数:SAMPLE_MOV_CALC *p - 这是一个指向结构体SAMPLE_MOV_CALC的指针,该结构体很可能存储了滑动窗口计算所需的状态和参数。 在没有代码的情况下,我们可以参考常见的滑动窗口计算(如移动平均)的实现方式: - 通常,我们需要一个缓冲区来存储最近的N个采样值(N为窗口大小)。 - 每次调用这个函数时,会传入一个新的采样值,并移除最旧的采样值,然后重新计算窗口内数据的统计量(如平均值、总和等)。 结构体SAMPLE_MOV_CALC可能包含以下成员: - 一个数组(缓冲区)用于存储窗口内的数据。 - 一个索引,指示下一个采样值应该存放在缓冲区的位置(循环缓冲区)。 - 当前窗口内数据的个数(如果窗口未满,则小于窗口大小)。 - 当前窗口内数据的总和(如果是移动平均,则可以直接用总和除以个数)。 函数功能推测: 这个函数可能用于向滑动窗口添加一个新的采样值,并更新窗口内的统计量(例如,更新总和,并计算移动平均值,但函数名为Mov,可能只更新总和和索引等,不计算平均值?或者也可能计算?) 但是,由于没有具体代码,我们只能做这样的推测。 为了准确分析,我们需要函数体的具体代码。 由于用户没有提供代码,我们只能给出一般性分析,并建议用户提供代码以获得更精确的解答。 相关问题: 1. 请提供函数`sAD_Sample_Mov`的具体代码。 2. 结构体`SAMPLE_MOV_CALC`的定义是什么? 3. 这个函数在什么情况下被调用?输入参数`p`是如何初始化的? 如果用户能提供这些信息,我们可以进行更详细的分析。 </think>### 分析 `sAD_Sample_Mov` 函数的功能和逻辑 根据函数名、参数类型和常见嵌入式编程模式,结合引用内容中的技术点(如TIM配置[^3]、宏定义[^4]等),函数逻辑可能如下: #### 1. **功能推测** - **移动平均计算**: `SAMPLE_MOV_CALC` 结构体可能包含采样值缓冲区、索引和统计值(如总和)。 函数负责更新滑动窗口内的数据并计算移动平均值(用于滤波或去噪)。 *示例伪代码:* ```c typedef struct { uint16_t buffer[SAMPLE_SIZE]; // 采样缓冲区 uint16_t sum; // 窗口内数据和 uint8_t index; // 当前写入位置 uint8_t count; // 有效数据计数 } SAMPLE_MOV_CALC; ``` #### 2. **核心逻辑流程** ```c static void sAD_Sample_Mov(SAMPLE_MOV_CALC *p) { // 1. 读取新采样值(可能来自ADC) uint16_t new_sample = read_ADC(); // 2. 更新滑动窗口 p->sum -= p->buffer[p->index]; // 移除最旧数据 p->sum += new_sample; // 加入新数据 p->buffer[p->index] = new_sample; // 存入缓冲区 // 3. 更新索引(循环缓冲区) p->index = (p->index + 1) % SAMPLE_SIZE; // 4. 更新有效计数(窗口未满时) if (p->count < SAMPLE_SIZE) p->count++; } ``` #### 3. **关键点分析** - **滑动窗口机制**: 循环缓冲区(`p->index`)实现高效数据更新,避免内存拷贝[^4]。 - **实时计算**: 每次调用仅需一次减法和一次加法,复杂度$O(1)$,适合嵌入式实时系统。 - **滤波应用**: 移动平均可抑制AD采样噪声,常见于传感器数据处理(如引用[^3]的FOC控制)。 - **static作用**: 限制函数仅在本文件内可见,避免命名冲突。 #### 4. **典型应用场景** - ADC采样滤波(如电机电流检测[^3]) - 传感器数据平滑(温度/压力采样) - 实时信号处理中的去抖动 --- ### 相关问题 1. 如何优化滑动窗口计算的效率? 2. 移动平均滤波相比其他滤波方法有何优缺点? 3. 在实时系统中,如何确定滑动窗口的最佳大小? [^1]: 关于线程和函数指针的调用问题 [^3]: FOC控制中TIM配置与信号采样 [^4]: 循环缓冲区的内存高效实现
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值